Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το τέλειο εργαλείο για τις τράπεζες να παραμείνουν ανταγωνιστικές με τα fintech

Οι τράπεζες γίνονται ξεπερασμένες σήμερα, ειδικά με την ταχεία άνοδο του κλάδου fintech που στοχεύει να παρέχει μια πιο αποτελεσματική, φθηνότερη και χρηστοκεντρική εναλλακτική λύση στις συμβατικές χρηματοοικονομικές υπηρεσίες. 

Βασισμένο στο
Στοιχεία Statista, οι νεοτράπεζες στην Ευρώπη είχαν μερίδιο αγοράς 11.1% στον τραπεζικό κλάδο, ενώ οι αντίστοιχές τους με έδρα τις ΗΠΑ αντιπροσώπευαν το 15.5% όλων των τραπεζικών λογαριασμών το 2023. Με συνολική αξία συναλλαγών νεοτραπεζικών
προβλέπεται να αυξηθεί από τα 2024 τρισεκατομμύρια δολάρια του 6.37 στα 10.44 τρισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2028 με 13.15% CAGR, αυτές οι νεοφυείς επιχειρήσεις fintech αντιπροσωπεύουν σημαντική απειλή για τις παραδοσιακές τράπεζες.

Ταυτόχρονα, οι τράπεζες αντιμετωπίζουν πολυάριθμες προκλήσεις που θα μπορούσαν να αποδυναμώσουν περαιτέρω την ανταγωνιστικότητά τους. Η αυστηρότερη νομοθεσία και η έλλειψη αυτοματισμού παρουσιάζουν σημαντικά προβλήματα και τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πρέπει να υιοθετήσουν νέες τεχνολογίες για να τα λύσουν.

Η χειρωνακτική εργασία και οι ρυθμιστικές αλλαγές επιβαρύνουν σοβαρά τις τράπεζες

ακολουθείτε πτώχευση τραπεζών του περασμένου έτους, οι ρυθμιστικές αρχές στοχεύουν να εισαγάγουν αυστηρότερα μέτρα για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα για να αποτρέψουν τις τραπεζικές καταρρεύσεις
και την προστασία των καταναλωτών. Ένα παράδειγμα αυτού είναι το Τέλος του παιχνιδιού Βασιλεία ΙΙΙ, μια τελική δέσμη μέτρων που προτείνει η Επιτροπή της Βασιλείας για την ενίσχυση των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων»
ρύθμιση, διαχείριση κινδύνων και εποπτεία.

Με περισσότερους κανονισμούς και αυστηρότερους κανόνες, καθίσταται πιο δύσκολο και δαπανηρό για τις τράπεζες να εκπληρώσουν τις απαιτήσεις των ρυθμιστικών αρχών. Πρέπει να απασχολούν ειδικούς με υψηλές τιμές και να αφιερώνουν πρόσθετο ανθρώπινο δυναμικό στη συμμόρφωση, μια δραστηριότητα που οι τράπεζες
ομάδες ενσωμάτωσης πελατών ήδη περνούν το 91% του χρόνου τους παράλληλα με τα επιχειρησιακά καθήκοντα.

Επιπρόσθετα, η έλλειψη αυτοματοποίησης σε τομείς όπως η εξυπηρέτηση πελατών και η βαθμολογία πιστώσεων έχει ως αποτέλεσμα σημαντική χειρωνακτική εργασία για τις τράπεζες. Αυτό απαιτεί πολλούς υπαλλήλους και αυξάνει τα έξοδα του ιδρύματος.

Για να παραμείνουν σχετικές και ανταγωνιστικές με τα fintech, οι τράπεζες πρέπει να απομακρυνθούν από την ιστορικά προσεκτική προσέγγισή τους και να αγκαλιάσουν νέες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη. Στην πραγματικότητα, ανακαλούν δεδομένα έδειξαν ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης
θα μπορούσε να ενισχύσει έσοδα του τραπεζικού τομέα έως και 1 τρισεκατομμύριο δολάρια έως το 2030.

Λοιπόν, πώς μπορούν οι τράπεζες να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στην τεχνολογική τους εξέλιξη;

Υπερφορτισμένη απόδοση με μειωμένο λειτουργικό κόστος

Οι τράπεζες θα πρέπει να διερευνήσουν τις πιθανές περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για τη συμμόρφωση με την AML και τον εντοπισμό απάτης.

Σήμερα, η συμμόρφωση με την AML απαιτεί αυστηρή τήρηση των διαδικασιών και την αναγνώριση προτύπων, μια εργασία που είναι ρουτίνα και χρειάζεται συνεχή προσοχή. Και οι τρέχουσες μέθοδοι, όπως τα συστήματα παρακολούθησης συναλλαγών, είναι βαριές σε πόρους και αναποτελεσματικές, οδηγώντας συχνά σε πολλές
ψευδείς θετικές ειδοποιήσεις. 

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντιμετωπίσει τη συμμόρφωση με την AML και τον εντοπισμό απάτης πολύ πιο αποτελεσματικά από τους ανθρώπους με πολύ χαμηλότερο λειτουργικό κόστος και με ταχύτερους χρόνους απόκρισης. Σε συνδυασμό με τη μηχανική μάθηση, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν συνεχώς να μαθαίνουν και να βρίσκουν νέα, περισσότερα
ικανούς τρόπους εντοπισμού παραβιάσεων.

Σε αντίθεση με τη δημοφιλή πεποίθηση, η χρήση εργαλείων AI και ML για τέτοιες εργασίες δεν εξαλείφει την ανάγκη του ανθρώπου να επαληθεύσει το τελικό στάδιο. Στην πραγματικότητα, οι ρυθμιστικές αρχές αναθέτουν σε έναν υπεύθυνο συμμόρφωσης να λάβει την οικονομική απόφαση σε αυτές τις περιπτώσεις.

Σε αντίθεση με τη δημοφιλή πεποίθηση, πρέπει να σημειωθεί ότι η εφαρμογή εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες των τραπεζών δεν θα αντικαταστήσει τους υπαλλήλους. Αντίθετα, θα τους βοηθήσουν με τα επαγγελματικά τους καθήκοντα για να ενισχύσουν την παραγωγικότητά τους. Η τεχνητή νοημοσύνη θα
εκτελέστε το πιο εντατικό μέρος μιας διαδικασίας, με έναν εργαζόμενο να το αναθεωρεί και να το ολοκληρώνει στο τέλος.

Επιπλέον, οι τράπεζες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και να μειώσουν το κόστος των ομάδων υποστήριξης πελατών και ανάλυσης κινδύνου. Επίσης, τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών μπορούν να προσφέρουν μια λύση στις υποπαραγωγικές υπηρεσίες που προσφέρουν τα παραδοσιακά chatbot που βασίζονται σε κανόνες. Μπορούν να αλληλεπιδράσουν
με τους πελάτες πιο γρήγορα και με προσαρμοσμένα μηνύματα, προσαρμοστείτε σε κάθε χρήστη, λειτουργήστε 24 ώρες το 7ωρο και μαθαίνετε συνεχώς να βελτιώνετε την ποιότητα της επικοινωνίας. Για παράδειγμα,

Η McKinsey έχει αναπτυχθεί ένας εικονικός εμπειρογνώμονας τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να παρέχει εξατομικευμένες απαντήσεις με βάση τις ιδιόκτητες πληροφορίες και τα περιουσιακά στοιχεία της εταιρείας.

Το ίδιο ισχύει για την αξιολόγηση κινδύνου πελατών και τη βαθμολόγηση της πίστωσης. Με βάση τα διαθέσιμα ιστορικά δεδομένα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα κάνει μια πιο ακριβή αξιολόγηση του πελάτη σύμφωνα με το μοντέλο κινδύνου. Στο τέλος, θα εκτελέσει τέτοιες εργασίες σε δευτερόλεπτα μάλλον
από ό,τι, όπως συμβαίνει συχνά, σε ημέρες.

Οι επόμενες μεγάλες τραπεζικές τάσεις AI του μέλλοντος

Τα επόμενα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να υιοθετηθεί ευρέως από τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα. Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, οι περισσότερες τράπεζες θα επιδιώξουν να αυτοματοποιήσουν όλες τις συνήθεις τραπεζικές διαδικασίες χρησιμοποιώντας AI. Επί του παρόντος, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα
κατανέμουν μεταξύ 60% και 80% της μισθοδοσίας τους ή περισσότερο σε θέσεις που είναι πιθανό να επηρεαστούν από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.

Για το λόγο αυτό, θα σημειωθεί έντονη μείωση στο χαμηλότερο επίπεδο των τραπεζικών υπαλλήλων, επιτρέποντας στις τράπεζες να περιορίσουν σημαντικά τα λειτουργικά τους έξοδα. Οι υπόλοιποι επαγγελματίες θα είναι εκείνοι που θα μπορούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τη δουλειά τους και να ολοκληρώσουν
διαδικασίες όπως η συμμόρφωση με την AML και ο εντοπισμός απάτης.

Με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, οι τράπεζες θα γίνουν πιο αποτελεσματικές στην καταπολέμηση του ξεπλύματος χρήματος και της απάτης. Επιπλέον, η χρήση γενεσιουργού AI στην υποστήριξη πελατών θα παρέχει μια πιο εξατομικευμένη προσέγγιση, δημιουργώντας μια εμπειρία προσαρμοσμένη στις ανάγκες κάθε πελάτη
ανάγκες και προτιμήσεις.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.finextra.com/blogposting/26058/ai-is-the-perfect-tool-for-banks-to-remain-competitive-with-fintechs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs